Pada Gambar 2.1 berikut menjelaskan model arsitektur dari jaringan saraf tiruan:
Gambar 2.1 Model Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan [4]
Jaringan saraf tiruan dapat belajar dari pengalaman, melakukan generalisasi atas contoh-contoh yang diperolehnya dan mengabstraksi karakteristik esensial
masukan bahkan untuk data yang tidak relevan. Algoritma jaringan saraf tiruan beroperasi langsung dengan angka sehingga data yang bukan menggunakan angka
harus diubah terlebih dahulu menjadi angka. Keluaran dari jaringan saraf tiruan tidak menghasilkan keluaran tertentu karena semua keluaran akan berdasarkan dari
pengalaman selama proses pembelajaran. Pada proses pembelajaran kedalam jaringan saraf tiruan dimasukan pola-pola masukan dan keluaran lalu jaringan akan
diajari untuk memberikan jawaban yang bisa diterima. Karakteristik dari jaringan saraf tiruan dapat ditentukan oleh:
1. Pola hubungan antar neuron disebut dengan arsitektur jaringan
2. Metode penentuan bobot-bobot sambungan disebut dengan proses belajar
jaringan 3.
Fungsi aktivasi
2.1.2 Arsitektur JST
Pada jaringan saraf tiruan, neuron-neuron akan dikumpulkan dalam sebuh lapisan yang disebut dengan lapisan neuron neuron layers. Neuron-neuron pada
satu lapisan akan dihubungkan dengan lapisan-lapisan lainnya. Informasi yang didapatkan pada sebuah neuron akan disampaikan ke semua lapisan-lapisan yang
ada, mulai dari lapisan masukan sampai denga lapisan keluaran melalui lapisan tersembunyi hidden layer. Pada jaringan saraf tiruan ini tiga lapisan bukanlah
sebuah struktur umum karena beberapa jaringan saraf ada yang tida memiliki lapisan tersembunyi.
Faktor terpenting dalam menentukan kelakuan suatu neuron adalah fungsi aktivasi dan pula bobotnya. Umumnya neuron-neuron yang terletak pada lapisan
yang sama akan memiliki keadaan dan fungsi aktivasi yang sama juga. Bila sebuah neuron ingin dihubungkan dengan neuron-neuron lain maka setiap neuron pada
lapisan tersebut juga harus dihubungkan dengan setiap neuron pada lapisan lain yang akan dihubungkan. Pada jaringan saraf tiruan terdapat tiga macam arsitektur,
berikut adalah arsitektur-arsitektur pada jaringan saraf tiruan: [2] 1.
Jaringan dengan lapisan tunggal single layer net Jaringan ini hanya memiliki lapisan dengan bobot-bobot terhubung.
Jaringan ini hanya menirima masukan kemudian akan mengolahnya menjadi keluaran tanpa melewati lapisan tersembunyi. Pada Gambar 2.2 berikut
menjelaskan cara kerja dari jaringan saraf tiruan dengan lapisan tunggal:
Gambar 2.2 Single Layer Net [2]
2. Jaringan dengan banyak lapisan multilayer net
Jaringan ini memiliki satu atau lebih lapisan yang terletak diantara lapisan masukan dan keluaran. Umumnya ada lapisan bobot-bobot yang terletak antara dua
lapisan yang bersebelahan. Jaringan dengan banyak lapisan ini dapat
